2017 ou la naissance de la culture de la donnée : 7 prédictions

L'année 2017 ouvre de nouvelles perspectives. Des actions devront être mises en œuvre pour permettre à un plus grand nombre de personnes d’exploiter les données. Tout comme la lecture et l’écriture sont devenues la norme il y a 100 ans, la culture de la donnée est vouée à se généraliser.

Nous avons assisté au cours des douze derniers mois à une véritable explosion des données, à une évolution des méthodes de traitement, plus encore à une prise de conscience du gisement de croissance qu’elles représentent. Les collaborateurs capables de maîtriser et d’exploiter activement les quantités importantes d’informations disponibles (Data Scientists, développeurs d’applications, business analystes, etc.) sont créateurs de valeur.

Pourtant, le nombre de personnes capables de gérer ces quantités croissantes de données reste insuffisant. On pourrait croire qu’avec le nombre croissant d’informations dont disposent les entreprises, une nouvelle ère digitale basée sur la data vient de commencer, mais la quantité de données augmente malheureusement plus rapidement que notre capacité à les utiliser. Même les informations les plus importantes semblent peu fiables.

Selon une étude récente, 65% des dirigeants prennent des décisions cruciales basés uniquement sur leur intuition – et pis encore, sans envisager plusieurs alternatives : sept décisions de management reposent sur des choix n’étudiant qu’une seule option… et connaissent de ce fait un taux d’échec de 52%. Confrontés à de nombreuses sources de données, qui se révèlent parfois contradictoires, les décideurs deviennent incapables de s’orienter vers les informations les plus pertinentes.

2017 ouvre des nouvelles perspectives. Des actions devront être mises en œuvre pour permettre à un plus grand nombre de personnes d’exploiter les données. Il faudra voir au-delà des activistes de l’information et proposer des outils et des formations appropriés permettant d’améliorer la culture de la  donnée. Tout comme l’apprentissage de la lecture et de l’écriture est devenu la norme il y a 100 ans, la culture de la donnée est vouée à devenir l’une des compétences métier les plus importantes. Que faut-il pour que la culture de la donnée devienne réalité ?

1. Accroître la capacité à associer des données disparates – L’intelligence artificielle devient Smart Data, moins une question de volume que de combinaison entre les données. Or les données sont de plus en plus fragmentées et générées en externe dans le cloud, sans but précis. Pour en tirer un réel profit, les entreprises devront adopter un modèle leur permettant de combiner rapidement les data à leur disposition. L’association des données permettra également de mettre en lumière plus facilement les fausses informations et d’améliorer la précision et la compréhension des données. 

2. Accepter que le cloud hybride est désormais la norme – Il devient le principal modèle de base d’analyse des données. Mais les données ne se situent pas toutes sur une seule et même plateforme. La nécessité de préserver les données sensibles favorise également le maintien des environnements sur site. Les charges de travail et la publication se feront aussi bien sur site que dans le cloud.

3. Libre-service pour tous ! – Le freemium s’impose. 2017 sera pour les utilisateurs l’année de la simplification de l’accès aux analyses. De plus en plus d’outils de visualisation peu chers, voire gratuits, font leur apparition. Certaines formes d’analyses deviendront accessibles pour tous les employés. De plus en plus de personnes commenceront à les utiliser, la culture de la donnée va naturellement se démocratiser. Les employés seront de plus en plus nombreux à comprendre les informations auxquelles ils ont accès et ce qu’elles signifient pour leurs organisations. C’est une première étape, il faudra néanmoins être vigilant à la gouvernance à mettre en place pour exploiter la data de façon optimale.

4. S’appuyer sur la Business Intelligence (informatique décisionnelle) moderne – Fruit de son propre succès, la data-discovery orientée utilisateur, qui s’est développée il y a deux ans, s’est répandue aujourd’hui à l’échelle de l’entreprise. En 2017, elle évoluera pour remplacer les plateformes de BI dépassées, spécialisées dans la production de rapports. Quand la BI moderne s’imposera comme l’architecture de référence, elle ouvrira les portes de l’analyse en libre-service et permettra d’explorer facilement les données. Elle possède également de sérieux arguments en termes de gouvernance (scalabilité, performances, sécurité).

5. Comprendre que l’IA ne se suffit pas à elle-même Les modèles d’analyses avancées continueront à se développer, mais leur création, gouvernance et évolution sont l’affaire d’experts hautement qualifiés. Pour que d’autres personnes puissent bénéficier de ces modèles une fois créés, il faut pouvoir les importer dans des outils en libre-service. De plus, les analyses peuvent être avancées grâce à des nouvelles formes d’intelligence développées actuellement dans les logiciels, délivrant automatiquement des réponses. Mais le processus d’analyse ne doit pas s’apparenter à une boîte noire ni s’avérer trop prescriptif. L’intelligence artificielle fait beaucoup de bruit, mais elle doit venir en complément plutôt qu’en remplacement de l’analyse humaine. Car pour obtenir les bonnes réponses, il faut avant tout poser les bonnes questions.

6. Appliquer le concept de visualisation à l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement d’informations – La visualisation deviendra un élément clé tout au long du processus de traitement de la donnée, depuis la préparation et l’intégration des données, jusqu’aux phases d’exploitation et d’analyses. La collaboration et la communication seront grandement facilitées pour plus d’efficacité tout au long de la chaîne d’approvisionnement en informations.

7. Développer une analytique native pour les applis – Tout le monde ne peut pas être à la fois créateur et utilisateur d’applis. Pourtant, tout le monde doit pouvoir explorer les données à sa disposition. La culture de la donnée permettra aux utilisateurs de réaliser des analyses où qu’ils se trouvent grâce à des applications développées pour s’adapter à leurs propres contextes et situations. Les développeurs d’applis bénéficieront de plateformes d’analyse ouvertes et extensibles qu’ils pourront facilement intégrer, personnaliser et contextualiser.

Ces tendances posent les fondations de la culture de la donnée. Les nouvelles plateformes et technologies capables de répondre aux besoins de « l’autre moitié » (les professionnels les moins formés à l’analyse des données, les collaborateurs en déplacement) vont permettre d’entrer dans cette nouvelle ère dont tout le monde parle, où les données sont connectées aux personnes et à leurs idées. Un gouffre existe entre l’énorme volume de données disponibles et notre capacité à en tirer des informations utiles, à nous de le combler.

Qlik

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